مقالات علمی معمولاً به‌صورت اسناد منفعل منتشر می‌شوند — یعنی پژوهشگر خواننده باید خود روندهای پیاده‌سازی، نصب نرم‌افزار، اجرای کد و تأیید نتایج را به عهده بگیرد. این فاصله بین «خواندن» و «انجام دادن» یکی از موانع اصلی گسترش کاربردها و استفاده مجدد از روش‌ها است. علاوه بر این، فقدان استانداردهای یکپارچه برای ارائه کد و داده‌ها در مقالات، فرآیند بازتولید نتایج را پیچیده‌تر می‌کند. این مشکل به‌ویژه در حوزه‌هایی مانند زیست‌فناوری و هوش مصنوعی که نیاز به محاسبات پیچیده دارند، برجسته‌تر است.

کارهایی که پژوهشگران امروز باید انجام دهند

برای استفاده از یک مقاله محاسباتی، اغلب لازم است:
– یافتن مخزن کد همراه (GitHub یا مشابه) و اطمینان از به‌روز بودن آن
– پیکربندی محیط اجرایی، نصب وابستگی‌ها و رفع مشکلات ناسازگاری نسخه‌ها
– درک پارامترها، ورودی‌ها و خروجی‌ها با مطالعه مستندات ناقص یا پیچیده
– نوشتن اسکریپت‌های جدید یا تغییراتی برای داده خاص، که ممکن است نیاز به دانش برنامه‌نویسی پیشرفته داشته باشد
– اعتبارسنجی نتایج با داده‌های مرجع یا داده‌های جدید
همه این مراحل زمان‌بر، خطاپذیر و گاهی نادقیق‌اند و می‌توانند پژوهشگران را از تمرکز بر نوآوری بازدارند.

اگر بتوانیم مقاله را نه به‌عنوان یک متن، بلکه به‌عنوان یک سیستم فعال بدانیم — عاملی که قابل تعامل است، می‌تواند سالید روش را اجرا کند، سؤال بگیرد و پاسخ دهد — آنگاه مرز بین انتشار و اجرا برداشته می‌شود. Paper2Agent دقیقاً به این هدف طراحی شده است. این چارچوب با خودکارسازی فرآیندهای پیچیده و ارائه رابط کاربری ساده، امکان استفاده سریع‌تر از روش‌های علمی را فراهم می‌کند و به پژوهشگران اجازه می‌دهد تا تمرکز خود را بر تحلیل نتایج و توسعه ایده‌های جدید معطوف کنند.

ساختار معماری Paper2Agent

در این بخش به معماری و اجزای اصلی فنی پروژه می‌پردازیم و چگونگی یکپارچگی این اجزا برای ایجاد یک عامل تعاملی را بررسی می‌کنیم.

MCP مخفف Model Context Protocol است؛ یک پروتکل استاندارد برای ارتباط بین مدل زبانی — یا عامل — با ابزارها، داده‌ها و منابع خارجی. MCP نقش میانی را دارد: ابزارها را به صورت توابع صداپذیر (callable tools) در دسترس عامل قرار می‌دهد و امکان تعامل یکپارچه با داده‌ها و کدها را فراهم می‌کند. این پروتکل به‌عنوان یک رابط استاندارد، انعطاف‌پذیری بالایی در سازگاری با انواع مختلف مقالات علمی ارائه می‌دهد.

هر MCP شامل سه بخش کلیدی است:
– ابزارها (Tools): توابع اجراپذیر استخراج‌شده از کد مقاله که به‌صورت ماژولار طراحی شده‌اند
– منابع (Resources): داده‌ها، اسکریپت‌ها، نمودارها و مستندات وابسته که برای اجرای ابزارها لازم‌اند
– پرومپت‌ها (Prompts): دستورالعمل‌های درباره چگونگی استفاده از ابزارها در سناریوهای علمی
– تنظیمات محیطی (Environment Configurations): مشخصات لازم برای آماده‌سازی محیط اجرایی مانند نسخه‌های کتابخانه‌ها

عامل زبانی (مثلاً Claude Code یا مدل‌های دیگر) با استفاده از MCP می‌تواند به صورت زبان طبیعی سؤال بپرسد، ابزار مناسب را انتخاب کند، اجرا کند و نتایج را بازگرداند. این تعامل با حداقل دخالت دستی ممکن می‌شود. علاوه بر این، عامل زبانی می‌تواند با یادگیری از تعاملات کاربران، پاسخ‌های دقیق‌تری ارائه دهد و به مرور زمان کارایی خود را بهبود بخشد.

در این بخش گام به گام فرآیند تبدیل مقاله به عامل را بررسی می‌کنیم و جزئیات بیشتری درباره هر مرحله ارائه می‌دهیم.

ابتدا عامل‌های خودکار یا نیمه‌خودکار، مخزن کد مرتبط با مقاله، داده‌ها و اسناد مکمل را شناسایی می‌کنند. این فرآیند شامل بررسی لینک‌های موجود در مقاله و جستجوی منابع مرتبط در پلتفرم‌هایی مانند GitHub یا Zenodo است.

برای اطمینان از بازتولیدپذیری، محیط نرم‌افزاری با نسخه دقیق کتابخانه‌ها ساخته می‌شود. این مرحله ممکن است شامل نصب بسته‌ها، تنظیم GPU/CPU، کنترل نسخه‌ها و تسک‌های وابستگی باشد. همچنین، بررسی سازگاری سیستم‌عامل و مدیریت حافظه نیز در این مرحله انجام می‌شود.

کدهای کلیدی و توابع رابط کاربری استخراج می‌شوند و به صورت توابعی پارامترپذیر در قالب ابزارهای MCP درمی‌آیند. هر ابزار ورودی، خروجی و عملکرد مشخصی دارد و با مستندات دقیق همراه است تا استفاده از آن آسان‌تر شود.

عامل‌های فرعی تست، اجرای ابزارها روی داده مرجع و مقایسه خروجی با نتایج اصلی مقاله را انجام می‌دهند. این فرآیند تکرار می‌شود تا اطمینان حاصل شود عامل، نتایج درست و پایدار ارائه می‌دهد. همچنین، تست‌های اضافی برای شرایط مرزی و داده‌های غیرمنتظره انجام می‌شود.

پس از تثبیت، MCP بر روی سرور از راه دور (مثلاً Hugging Face Spaces) مستقر می‌شود و عامل زبانی به آن متصل می‌گردد. بدین ترتیب کاربر می‌تواند به‌صورت چت زبان طبیعی با آن تعامل کند. این فرآیند شامل تنظیمات امنیتی برای حفاظت از داده‌ها نیز می‌شود.

مطالعات موردی: کاربردهای Paper2Agent

پژوهشگران پروژه سه مثال برجسته را ارائه داده‌اند تا اثربخشی روش را نشان دهند: AlphaGenome، TISSUE و Scanpy. در ادامه بررسی می‌کنیم چگونه هر یک به عامل تبدیل شده است و نتایج آن‌ها چگونه ارزیابی شده‌اند.

خلاصه AlphaGenome

AlphaGenome یک چارچوب مدل‌سازی ژنومی است که تأثیر تغییرات تک نوکلئوتیدی را بر بیان ژن، دسترسی به کروماتین و سایر مدالیته‌ها پیش‌بینی می‌کند. این ابزار در تحلیل داده‌های ژنومی با حجم بالا کاربرد دارد و برای پژوهش‌های پزشکی دقیق بسیار مفید است.

ساخت MCP و ابزارها

پروژه Paper2Agent توانست در مدت حدود سه ساعت، ۲۲ ابزار MCP بسازد که تمامی جنبه‌های روش را پوشش می‌دهند: از پیش‌بینی واریانت به تجسم نتایج تا مقیاس‌پذیری. این ابزارها شامل ماژول‌هایی برای پیش‌پردازش داده‌های خام و تحلیل آماری نیز هستند.

عامل AlphaGenome توانست در مجموعه‌ای از پرسش‌های آموزشی و پرسش‌های جدید، دقت ۱۰۰٪ (۱۵/۱۵) را کسب کند، در حالی که روش‌های دیگر مانند Claude + Repo و Biomni به ترتیب به دقت‌های پایین‌تر رسیدند. این عملکرد بالا به دلیل استفاده از داده‌های مرجع باکیفیت و تست‌های گسترده بود.

در یکی از مثال‌ها، عامل توانست توضیح دهد چرا واریانتی مشخص (chr1:109274968:G>T) با سطح کلسترول LDL در ارتباط است و ژن SORT1 را به عنوان ژن علت اول پیشنهاد دهد. این تحلیل شامل نقشه مدالیته‌ها، تأثیر بر بیان ژن، اثرات کروماتینی و نتیجه نهایی بود. همچنین، عامل توانست نمودارهای بصری برای درک بهتر این ارتباطات تولید کند.

TISSUE یک روش برای تحلیل ترانسكريپتوم سلولی مکانی (spatial transcriptomics) با برآورد عدم قطعیت و ایجاد بازه پیش‌بینی است. این روش به‌ویژه برای تحلیل داده‌های پیچیده در زیست‌شناسی مولکولی کاربرد دارد و دقت بالایی ارائه می‌دهد.

برای این مقاله، Paper2Agent ۶ ابزار MCP ساخت، مانند تابعی برای کالیبره کردن عدم قطعیت، آزمون فرضیه با امیوت‌سازی چندگانه، کاهش بعدی داده‌ها و تولید گزارش‌های بصری برای تحلیل داده‌ها.

عامل توانست مثالی که کاربر می‌داد (محاسبه بازه پیش‌بینی برای ژن Acta2 با داده‌های مکانی) را بدون دخالت دستی اجرا کرده و خروجی مشابه پژوهشگران انسانی ارائه دهد. این عامل همچنین گزارش‌های تفصیلی درباره فرآیند تحلیل ارائه کرد.

منابع MCP شامل فهرستی ساختاریافته از مجموعه داده‌های منتشرشده به همراه اطلاعات لازم (گونه، بافت، نوع داده، آدرس URL) است تا عامل بتواند به صورت خودکار داده مناسب را دانلود و استفاده کند. این فهرست شامل متادیتای اضافی برای اطمینان از سازگاری داده‌ها است.

Scanpy یکی از ابزارهای محبوب تحلیل داده‌های تک‌سلولی (single-cell) است که شامل پیش‌پردازش، کنترل کیفیت، فیلترینگ و خوشه‌بندی می‌شود. این ابزار در تحلیل داده‌های پیچیده زیستی کاربرد گسترده‌ای دارد.

تابع‌هایی مانند quality_control_basic_filtering() و clustering_analysis() به عنوان ابزار MCP ایجاد شدند و پرومپت‌هایی برای هدایت جریان خط لوله نیز فراهم شد. این پرومپت‌ها شامل راهنمایی برای تنظیمات پیشرفته نیز هستند.

عامل Scanpy توانست همان نتایج تحلیل دستی (تعداد سلول‌ها، تعداد ژن‌ها پس از فیلتر) را تولید کند در حالات مشابه ورودی‌ها. این عامل همچنین گزارش‌های گرافیکی برای نمایش نتایج تولید کرد.

مزایا و نقاط قوت Paper2Agent

در این بخش به مزایای فنی و تأثیرات عملی این چارچوب می‌پردازیم و چگونگی تأثیر آن بر اکوسیستم علمی را بررسی می‌کنیم.

کاربر می‌تواند با زبان طبیعی سؤال بپرسد: «این مقاله را روی داده من اجرا کن» یا «شکل ۳ را بازتولید کن» — و عامل همه کارها را انجام می‌دهد. دیگر نیازی به نوشتن اسکریپت یا پیکربندی دستی نیست. این ویژگی برای پژوهشگران با دانش محدود برنامه‌نویسی بسیار ارزشمند است.

ابزارهای MCP با داده مرجع تست می‌شوند و نتایج آنها با نتایج اصلی مقاله مقایسه می‌شود تا از تطابق و صحت اطمینان حاصل شود. این روش ریسک «توهم کد (code hallucination)» را کاهش می‌دهد و اعتماد به نتایج را افزایش می‌دهد.

زیرا کاربر دیگر مجبور نیست وقت زیادی صرف نصب و آماده‌سازی کند، می‌تواند روش را سریع بر روی داده‌های خود آزمایش کند و ابزارها را در پروژه‌های جدید بکار گیرد. این امر به‌ویژه در پروژه‌های بین‌رشته‌ای مفید است.

چند MCP از مقاله‌های مختلف می‌توانند به یک عامل زبانی متصل شوند و ابزارهای توأم از مقالات متعدد در دسترس کاربر باشند. این قابلیت امکان ایجاد پلتفرم‌های جامع علمی را فراهم می‌کند.

نویسندگان پروژه پیشنهاد داده‌اند که سهولت تبدیل یک مقاله به عامل می‌تواند خود معیاری برای کیفیت کد، مستندسازی و قابلیت بازتولید آن باشد. یعنی اگر مقاله‌ای بتواند به عامل تبدیل شود، احتمالاً کد و مستندات آن ساخت‌یافته، پاک و معتبر است و استانداردهای علمی بالایی دارد.

چالش‌ها، محدودیت‌ها و ملاحظات

هیچ روش جدیدی بی‌نقص نیست؛ در اینجا به برخی چالش‌هایی که ممکن است مواجه شوند می‌پردازیم و راهکارهای احتمالی برای آن‌ها را بررسی می‌کنیم.

اگر مقاله به همراه کد ضعیف مستندسازی شده، فاقد تست یا سازمان‌دهی مناسب باشد، استخراج ابزارهای MCP ممکن است با مشکل مواجه شود یا خطاهای پنهان ایجاد گردد. این امر نیازمند استانداردسازی کدنویسی در مقالات است.

برخی پروژه‌ها شاید به سخت‌افزار خاص، GPU خاص، کتابخانه‌های سفارشی یا داده‌های بسیار حجیم نیاز داشته باشند که در فرآیند خودکار دشوار باشد. این مشکل می‌تواند با استفاده از زیرساخت‌های ابری کاهش یابد.

مقاله به تنهایی ممکن است نکات روش‌شناختی بخش‌هایی را مخفی کند یا در مستندات کم‌عمق بیان کرده باشد؛ عامل ممکن است در مرحله استخراج نکات ظریف روش دچار نقصان شود. این مشکل با مستندسازی دقیق‌تر قابل رفع است.

آزمون و تثبیت ابزارها معمولاً به داده مرجع مقاله نیاز دارد؛ در صورت در دسترس نبودن داده یا محدودیت دسترسی، ممکن است دقت کاهش یابد. استفاده از داده‌های عمومی می‌تواند این مشکل را کاهش دهد.

اگر عامل نتایج خطا تولید کند، احتمال سوءاستفاده یا انتشار نتایج نادرست وجود دارد. نیاز به کنترل کیفیت، نظارت انسانی و اعتبارسنجی خروجی‌ها اهمیت پیدا می‌کند. همچنین، پروتکل‌های اخلاقی باید تدوین شوند.

برای همه حوزه‌ها و مقالات نمی‌توان عامل ساخت؛ برخی مقالات نظری یا مفهومی ممکن است ورودی–خروجی مشخصی نداشته باشند تا تبدیل شوند. این محدودیت نیازمند روش‌های نوین برای مقالات غیرمحاسباتی است.

راهنمای عملی: چگونه پژوهشگر می‌تواند از Paper2Agent بهره ببرد؟

در این بخش گام‌هایی عملی برای پژوهشگران پیشنهاد می‌شود تا به بهترین شکل از این چارچوب استفاده کنند.

ابتدا مقاله‌ای انتخاب کنید که به همراه کد منبع، داده‌ها و مستندات منتشر شده باشد. مقاله‌هایی با مخزن GitHub و مثال‌های آموزشی ایده‌آل هستند. همچنین، بررسی کنید که مقاله دارای داده‌های مرجع قابل دسترسی باشد.

۱. کلون مخزن مقاله و بررسی صحت فایل‌ها
۲. اجرای اسکریپت Paper2Agent با ارجاع به آدرس مخزن
۳. انتظار برای ساخت MCP و استقرار آن در محیط ابری
۴. اتصال عامل زبانی و آغاز تعامل
۵. بررسی لاگ‌های فرآیند برای اطمینان از صحت اجرا

یک پرسش ساده به عامل بدهید، مثلاً بازتولید یک شکل یا تحلیل یک واریانت. بررسی کنید خروجی با نتایج مقاله مطابقت دارد یا نه. این مرحله می‌تواند شامل تست با داده‌های نمونه کوچک نیز باشد.

پس از تأیید صحت، از عامل بخواهید روش را بر روی داده‌های خودتان اجرا کند و نتایج را تفسیر کند. این فرآیند می‌تواند شامل تنظیم پارامترهای خاص برای داده‌های جدید باشد.

اگر نیاز به اصلاحات داشته باشید (مثلاً پارامتر جدید، داده متفاوت)، می‌توانید ابزار MCP را اصلاح کرده و مجدداً آن را تثبیت کنید. این فرآیند می‌تواند شامل به‌روزرسانی مستندات نیز باشد.

می‌توانید عامل تولیدشده را بر روی پلتفرم‌هایی مانند Hugging Face مستقر کنید و در اختیار جامعه قرار دهید تا دیگران نیز از آن استفاده کنند. این کار می‌تواند به افزایش تأثیر علمی مقاله شما کمک کند.

چشم‌انداز آینده و تحولات ممکن

Paper2Agent تنها آغاز راهی نوین است. در این بخش چشم‌اندازها و مسیرهای توسعه احتمالی را بررسی می‌کنیم و پتانسیل‌های آن در تحول انتشار علمی را تحلیل می‌کنیم.

در آینده ممکن است مجلات علمی برای پذیرش مقاله، الزام کنند که نسخه عامل (MCP + عامل زبانی) نیز همراه مقاله منتشر شود؛ به این ترتیب انتشار علمی و کاربردی به هم نزدیک‌تر می‌شوند. این امر می‌تواند استاندارد جدیدی در انتشار علمی ایجاد کند.

برای هر حوزه (زیست‌شناسی، شیمی، فیزیک، علوم اجتماعی) ممکن است پلتفرم عامل‌سازی عمومی وجود داشته باشد که محققان بتوانند عامل‌های حوزه خود را به آن متصل کنند. این پلتفرم‌ها می‌توانند به‌عنوان مخازن مرکزی برای ابزارهای علمی عمل کنند.

عامل‌های ساخته‌شده بر اساس مقالات مختلف می‌توانند با هم تعامل کنند، تبادل داده یا ابزار انجام دهند و به شکل سامانه‌ای عامل‌محور عمل کنند. این همکاری می‌تواند به حل مسائل پیچیده‌تر کمک کند.

عامل می‌تواند در طول استفاده، بهینه‌سازی شود، ابزارها را اصلاح کند، تست‌های اضافی بسازد و خود را ارتقا دهد — یعنی عامل‌هایی خودبهبوددهنده. این قابلیت می‌تواند کارایی عامل‌ها را در بلندمدت افزایش دهد.

چالش بزرگ بعدی تبدیل مقالات نظری، فلسفی یا محتوایی است که در آن مدل عددی یا کد وجود ندارد. چگونه چنین مقالاتی را به عامل تبدیل کنیم؟ نیاز به روش‌های نوین نمایه‌سازی و استدلال است که از مدل‌های زبانی پیشرفته بهره می‌برند.

چگونه با تغییر نسخه‌ها (نسخه جدید مقاله، به‌روزرسانی کد) عامل را همگام نگه داریم؟ نیاز به کنترل نسخه در ابزار MCP و امکان مهاجرت عامل‌ها وجود دارد. این امر می‌تواند با سیستم‌های مدیریت نسخه یکپارچه شود.

برای کاربردهای حساس (مثلاً تحلیل ژنتیکی یا پزشکی)، عامل باید با مکانیسم نظارتی همراه باشد؛ خروجی‌ها باید قابل اعتبارسنجی باشند و خطاهای بالقوه محدود شوند. این نظارت می‌تواند شامل بررسی‌های خودکار نیز باشد.

جمع‌بندی و پیشنهادات نهایی

🔗منبع